首先将HF_ENDPOINT环境变量修改为 hf-mirror.com: export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 然后进行下载: huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 --local-dir Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 这会在当前目录中创建一个Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4目录用于保存模...
4张V100失败了 我看hg上写：运行BF16或FP16模型需要多卡至少144GB显存（例如2xA100-80G或5xV100-32G...
从0.5B到72B，这不仅仅是数字的跳跃，更是技术深度的体现。就像在篮球场上，从1号位到5号位，每个位...
通义千问团队在技术博客中披露，Qwen2系列包含5个尺寸的预训练和指令微调模型，Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B，其中Qwen2-57B-A14B为混合专家模型（MoE）。Qwen2所有尺寸模型都使用了GQA（分组查询注意力）机制，以便让用户体验到GQA带来的推理加速和显存占用降低的优势。（图...
具体来看，在Qwen1.5系列中，只有32B和110B的模型使用了GQA。这一次，Qwen2-72B所有尺寸的模型都使用了GQA，以便让大家体验到GQA带来的推理加速和显存占用降低的优势。针对小模型，由于embedding参数量较大，Qwen2-72B使用了tie embedding的方法让输入和输出层共享参数，增加非embedding参数的占比。上下文长度方面，所有...
--tensor-parallel-size指定多个GPU服务运行,QWen2-72B的模型,单卡GPU无法支撑。 --gpu-memory-utilization用于模型执行器的GPU内存分数,范围从0到1。例如,值为0.5意味着GPU内存利用率为50%。如果未指定,将使用默认值0.9。vllm通过此参数预分配了部分显存,避免模型在调用的时候频繁的申请显存。
--tensor-parallel-size指定多个GPU服务运行,QWen2-72B的模型,单卡GPU无法支撑。 --gpu-memory-utilization用于模型执行器的GPU内存分数,范围从0到1。例如,值为0.5意味着GPU内存利用率为50%。如果未指定,将使用默认值0.9。vllm通过此参数预分配了部分显存,避免模型在调用的时候频繁的申请显存。
LORA_CHECKPOINT="./ckpt/fine_tune_qwen2_72b_lora_ptd/" TP=8 PP=1 DISTRIBUTED_ARGS=" --nproc_per_node $GPUS_PER_NODE \ --nnodes $NNODES \ --node_rank $NODE_RANK \ --master_addr $MASTER_ADDR \ --master_port $MASTER_PORT " GPT_ARGS=" --use-mcore-models \...
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